Advertisement

利用改进的匹配追踪算法进行脉搏信号的降噪。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
脉搏信号呈现出复杂的非线性且不稳定的特性，在采集过程中容易受到外部噪声的干扰，这无疑会对后续结果的分析产生显著影响。因此，我们提出了一种采用共生生物搜索算法的匹配方法，旨在对脉搏信号进行有效的去噪处理。具体而言，我们首先利用共生生物搜索算法对匹配过程中的内积计算进行优化，随后将优化后的结果应用于脉搏信号的稀疏去噪任务。最后，我们对该匹配方法的执行时间进行了与其它匹配算法的对比实验。实验结果表明，所提出的匹配方法不仅能够有效地去除脉搏信号中所包含的各种噪声，而且能够确保其在执行效率方面的优势。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于改良匹配追踪算法的脉搏信号去噪
    优质
    本研究提出了一种改进的匹配追踪算法应用于脉搏信号处理中，有效去除噪声干扰，提高信号清晰度和准确性。 脉搏信号具有非线性且不稳定的特点，在采集过程中容易受到外界噪声的干扰，这会对后续分析产生严重影响。为此，提出了一种基于共生生物搜索算法的方法来进行匹配处理，以实现对脉搏信号的有效去噪。首先通过优化内积计算来改进匹配过程，然后利用该方法进行稀疏去噪处理，并与其他匹配方法在执行时间上进行了比较。结果显示，这种方法不仅能够有效去除脉搏信号中的噪声，还能保证较高的执行效率。
     
  • 改进的多径匹配追踪算法MMP
    优质
    简介：本文提出了一种改进的多径匹配追踪算法（MMP），旨在提高信号处理中的稀疏恢复性能和计算效率。通过优化追踪策略，该算法能更精确地识别并利用信号中的有效成分，在保持低复杂度的同时达到更好的重建精度。适用于无线通信、雷达系统等领域。 使用Matlab编写的多路径匹配追踪算法程序非常好用，学习压缩感知的同学可以下载。该程序包含MMP-BF和MMP-DF两种方法。
     
  • 利用VMD算法进行信号降噪的方法.rar
    优质
    本资源介绍了一种基于VMD（变分模态分解）算法对信号进行降噪处理的方法。通过将复杂信号分解为若干个简易模态，有效去除噪声，保留信号关键特征，适用于多种信号处理场景。 针对论文《基于VMD的故障特征信号提取方法》，本人复现了其中的仿真信号部分。首先生成仿真信号；其次，利用VMD对信号进行分解，并运用排列熵确定高噪声分量；然后对低噪分量进行重构；最后将重构后的信号再次进行分解，发现其分量与最初的原始仿真信号基本一致，说明去噪效果较好。
     
  • 基于匹配追踪算法的时频域滤波降噪技术
    优质
    本研究提出一种基于匹配追踪算法的时频域滤波降噪方法，有效去除信号中的噪声，保持信号特征不变，适用于多种复杂信号处理场景。 地震资料的信噪比是影响其质量的关键因素之一。当前大多数去噪方法难以在去除噪声的同时保护有效波信号。为此，提出了一种基于匹配追踪算法的时频滤波方法，该方法采用“加减”方式来实现去噪，可以有效地移除噪声而不损伤有效波。 匹配追踪算法的基本原理是将任意信号分解为一系列线性扩展出来的波形片段，并从冗余函数集中选出最佳匹配信号结构的部分。利用这些代表有效信号的波形对原始信号进行重构，能够达到无损去除噪声的目的。 通过应用匹配追踪时频滤波法和4We滤波方法分别处理含有随机噪声的仿真信号后发现，匹配追踪时频滤波法可以较好地移除模拟信号中的随机噪声，并且减少对高频信号的损伤。
     
  • 基于双阈值改进的压缩采样匹配追踪算法
    优质
    本研究提出了一种基于双阈值改进的压缩感知领域匹配追踪算法，旨在提高信号恢复精度和计算效率。 针对基于压缩感知的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法迭代次数严重依赖于信号稀疏度及候选原子冗余度大的问题，导致最终支撑原子集选择时间长、精度低等缺点，提出了一种基于双阈值的压缩采样匹配追踪算法。该算法利用模糊阈值进行支撑集候选原子的选择，并引入残差与观测矩阵的相关度变化阈值作为迭代停止条件，用于图像重构。仿真实验表明，所提出的算法在重构速度上优于传统CoSaMP算法，并且其重构效果也更佳。
     
  • 改进的小波降噪算法
    优质
    本研究提出了一种改进的小波变换降噪方法，通过优化阈值选取和多分辨率分析策略，有效提升了信号处理中的噪声抑制效果。 一维信号的小波阈值降噪主要处理一维的信号，图像处理中的信号也可以尝试进行相应的修改后使用。
     
  • 利用光电技术进行脉搏测量的方法
    优质
    本研究探讨了如何应用光电技术精确地监测人体脉搏。通过分析光信号变化与血容量波动的相关性，实现非接触式、连续性生命体征数据采集，为医疗健康领域提供创新解决方案。 基于光电技术的脉搏测量方法利用红外接收二极管和红外发射二极管来检测有无脉搏信号，并在体育测量与医疗电子领域有着广泛应用。 该方法的工作原理如下：当手指放置于传感器上时，红外光透过皮肤照射到血管中。随着心脏每次跳动，血液流动导致透射光线的吸收率发生变化，进而使接收器接收到的变化电流转化为电信号。这一过程由一系列电路进行处理和放大以获取清晰可读的脉搏信号。 具体实现包括几个主要环节： - **脉冲拾取**：通过两个特定型号（BPW83与IR333）的红外二极管，它们在940nm波长下工作。手指放置时，发射器发出光线被接收器捕捉。 - **放大及滤波电路设计**：使用IC2A和相关元件构成二级放大器兼比较器结构来增强信号并过滤噪声，确保脉搏信息准确无误地传递给后续处理单元。 - **整形与输出**：利用单稳态多谐振荡器（如CD4528）将原始波形转换为固定宽度的方波，并通过或非门逻辑组合实现最终输出控制。 整个系统设计考虑到了零点漂移、干扰信号排除以及不同通道间相互作用等问题，确保了测量结果的高度可靠性。此外，在实际应用中还需注意电源分配与开关机制的设计以提高设备的整体性能和稳定性。
     
  • 匹配追踪算法（MP）
    优质
    匹配追踪算法（MP）是一种信号处理技术，用于从复杂信号中提取原子特征，广泛应用于音频编码、模式识别等领域。 压缩感知是一种新型的信号压缩重构算法。本代码实现的是时间信号重构算法，它属于一种贪婪算法，在信号恢复方面具有较高的效率。
     
  • MATLAB_利用Gabor原子库处理语音信号，采用匹配追踪算法
    优质
    本项目运用MATLAB平台，通过构建Gabor原子库对语音信号进行高效解析，并结合匹配追踪算法实现精准稀疏表示。 在MATLAB中使用Gabor原子库对语音信号进行处理，并采用匹配追踪算法。